[发明专利]基于目标检测模型的智能变电站继电保护硬压板校核方法在审
申请号: | 202210052498.0 | 申请日: | 2022-01-18 |
公开(公告)号: | CN114549812A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 高旭;马迎新;杜丽艳;范登博;庄博;吴炜;高翔 | 申请(专利权)人: | 国网冀北电力有限公司;上海毅昊自动化有限公司 |
主分类号: | G06V10/22 | 分类号: | G06V10/22;G06V10/24;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06K17/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人: | 舒启龙 |
地址: | 100053 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 目标 检测 模型 智能 变电站 保护 压板 校核 方法 | ||
1.一种基于目标检测模型的智能变电站继电保护硬压板校核方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:下载工作任务对应的基准文件,扫描屏柜二维码与基准文件建立联系;
工作人员需要先根据本人的工号下载本次的工作任务对应的基准文件,然后就开始巡检工作;在巡检的过程中,对每个屏柜需要先扫描其二维码,将扫描结果用于与基准文件建立联系;
步骤2:数据采集与数据增强;
在现场拍摄硬压板图片用于制作数据集;使用LabelImg工具对拍摄图片进行标注,标注的标签有两种:0-绿色框和1-橙色框,分别代表“投”与“退”两种类别;
然后对原图归一化和预处理;
步骤3:解析基准文件;
将基准文件转化为XML文件,其包括变电站名称、保护装置名称、保护装置身份识别码、硬压板名称和正常运行状态信息;其中,Pad标签中的x和y表示第x行第y列的硬压板,没有的位置为备用硬压板;解析基准文件通过DOM解析器实现;
步骤4:YOLOv4-tiny模型调用;
选择使用OpenCV的Dnn模块调用模型;在调用前先以Module的方式,将OpenCV添加到项目中,再复制OpenCV库文件到jniLibs文件夹下;
步骤5:漏检判定与自动补全;
S51、按照每个边界框的y坐标进行冒泡排序,遍历整个列表,判断需要换行的位置;
S52、确定了换行的位置之后,在行内按照边界框的x坐标同样进行冒泡排序,以此形成一个二维数组;并且在此遍历过程中统计检测结果总数,每行的起始坐标,所有边界框总宽度、总高度与两个边界框之间的总间隔,以此获得每行的平均起始坐标、边界框的平均宽度、平均高度与平均间隔;
S53、最后再遍历一遍,与第一次遍历使用相同的条件判断换行的位置,根据继电保护屏柜每行硬压板都是9个的原则,判断行内的硬压板数是否足够9个,足够则不需补全,不足则进行补全;
S54、补全时,首先根据行平均起始坐标与该行首坐标的差值,判断是否需要补全;对该差值与边界框平均宽度的商进行下取整,判断需要补全的个数;并从该行目前行首的位置,从后往前进行补全;然后根据行内边界框之间的差值,判断行内是否需要补全;最后,如果行首与行内都经过补全后,该行边界框数仍不足9个,则从该行目前的行末位置向后进行补全;
步骤6:误检判定与便捷更正;
当模型的识别结果与基准文件不一致时,判断其为误检;
当是模型的识别结果时,用户需先对识别结果更改,然后将当前拍摄的图片进行标记,之后这类图片与更正后的结果添加到模型训练集中,使用这类图片不断对模型进行训练,提高模型的泛化性;当是基准文件时,用户需对基准标记,这类基准之后会由人工再核对修改;在每次巡检工作完成后,所有工作数据会传回服务器,在服务器端完成后续的模型训练与基准核对工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测模型的智能变电站继电保护硬压板校核方法,其特征在于,所述步骤2中的归一化和预处理具体为:
S21、将原图归一化为416×416的大小;
S22、随机缩小图片并且进行长和宽的扭曲;缩小程度为区间[0.8,1]内的随机数,扭曲程度为[0.5,1.5]内的随机数;
S23、将缩小后的剩余部分用黑色填充,保证图片大小为416×416;
S24、按50%的概率翻转图像;
S25、按50%的概率进行高斯模糊处理;
S26、在HSV颜色空间中进行色域扭曲;Hue在区间(-Hue,Hue)内随机进行逆时针或顺时针旋转,Saturation与Value首先在100以内的正数中取随机数,然后按50%的概率取倒数。
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